非直交Fourier基底においてスパースである学習集合関数【JST・京大機械翻訳】

Wendler Chris; Amrollahi Andisheh; Seifert Bastian; Krause Andreas; Pueschel Markus

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209823405503 整理番号：21P0051856

非直交Fourier基底においてスパースである学習集合関数【JST・京大機械翻訳】

Learning Set Functions that are Sparse in Non-Orthogonal Fourier Bases

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発行年： 2020年10月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年03月29日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

推薦者システムまたはオークションにおける学習選好関数のような離散ドメインに関する機械学習の多くのアプリケーションは,Fourierドメインにおいてスパースである集合関数を推定するために低減することができる。本研究では,Fourierスパース集合関数を学習するための新しいアルゴリズムを提案した。それらは,Fourier係数に関する穏やかな条件下で,nk-klog_2k+kクエリ(セット関数評価)を必要とし,そこでは,nが接地集合のサイズであり,非ゼロフーリエ係数の数である。直交Walsh-Hadamard変換に焦点を当てた他の研究とは対照的に,著者らの新規アルゴリズムは,Fourierスパース性の異なる概念を提供する最近導入した非直交Fourier変換で動作した。これらの自然は,モデリング,例えば,代用品と補完物を形成するアイテムの集合をモデリングするときに生じる。いくつかの実世界アプリケーションに対する有効性を示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , 信号理論

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